智能体是什么，与 AI 有什么区别？一文弄懂智能体的方方面面

人工智能是继移动互联网之后的又一科技浪潮，正重塑着各行各业的运作模式。在这场技术变革的中心，一个名为“智能体”（Agent）的概念变得炙手可热，成为推动 AI 从“能听会说”到“能理解、会思考、可行动”的关键力量。你或许已经感受到了 AI 带来的便利，但真正的颠覆式变革，可能才刚刚开始。

智能体，作为能够自主理解、规划并执行任务的 AI 实体，正开启一个全新的自动化时代。今天这篇文章将带你深入探索智能体的世界，从基本定义到国内外主流的智能体平台盘点，从应用场景到未来趋势，为你构建一幅关于 AI 智能体的全景图，对 AI 人工智能这个新兴领域拥有全面的了解。

智能体是什么？

智能体，或称 AI 智能体（AI Agent），可以被理解为一个能够自主感知环境、进行决策规划，并自动执行一系列复杂任务以实现预设目标的智能系统。它不再是被动等待指令的程序，而是能够主动思考、理解任务意图的“数字助理”。

一个典型的 AI 智能体由几个核心部分构成：一个作为其“大脑”的大语言模型（LLM）、一个用于感知和交互的工具集、以及一个负责规划和记忆的控制模块。这种结构赋予了智能体超越传统 AI 的能力，使其能够在没有持续人工干预的情况下，独立完成从数据分析、报告撰写到客户服务、软件开发等一系列复杂工作。

Agent智能体

智能体平台有哪些？

随着智能体技术的兴起，全球涌现出众多优秀的 AI 智能体平台，它们为开发者和企业提供了构建、部署和管理 AI 智能体的强大工具。为了帮助你更好地了解各自的特点与优势，我们翻遍上百个网页，从中精选了 5 个国内外主流的智能体平台。

主流的智能体平台盘点

① 博思 AI 超级智能体

推荐指数：★★★★★

博思 AI 超级智能体将 AI 能力巧妙地集成在博思白板（boardmix）这一在线协作工具中，创造了一种全新的工作模式。boardmix 将 AI 智能体的强大功能与无限延伸的在线画布深度融合，允许用户在一个共享的可视化空间里，通过简单的自然语言指令，调动来自不同领域的多个 AI 智能体协同完成任务。

博思 AI 智能体突出的亮点在于“多智能体协同”机制，博思 AI 内置了下图的“智能体商店”，汇集了上百款覆盖不同专业领域的 AI 智能体，从思维导图专家、流程图助手、AI PPT 生成器到市场分析师等，一应俱全。

你可以像组建一支精英团队那样，在画布上同时调用多个 AI 智能体，让它们各司其职、合作无间，共同实现一个复杂的项目目标。这种工作方式非常适合需要进行头脑风暴、团队协作、可视化内容创作和项目规划等场景，对于追求创意和效率的团队而言，博思 AI 智能体无疑提供了一个具有代表性的高效范式。

② 墨刀 AI

推荐指数：★★★★☆

墨刀 AI 是知名产品设计与原型工具“墨刀”精心打造的 AI 助手，它将生成式 AI 的强大能力深度赋能于 UI/UX 设计和产品原型创作的核心流程。墨刀 AI 助力产品经理和设计师从繁琐的重复性工作中解放出来，让他们能将宝贵的精力聚焦于更具价值的创意构思和逻辑设计。

墨刀 AI 的核心能力紧密围绕“设计自动化”展开，能够一键生成符合要求的产品原型页面、图标、插画，乃至完整的 UI 设计稿。用户仅需通过简洁的文字描述，便能迅速获得高质量的设计素材和布局方案，从而极大地提升设计工作的效率。墨刀 AI 主要应用于产品设计的早期阶段，是产品经理快速验证想法、设计师获取创作灵感和加速设计进程的得力助手。

③ CrewAI

推荐指数：★★★★★

CrewAI 是一个在开发者社区中广受欢迎的开源多智能体编排框架。它基于 Python 语言开发，旨在帮助开发者构建能够高效协同工作的自主 AI 智能体团队。CrewAI 的设计哲学围绕“角色扮演”展开，开发者可以为每一个智能体精确定义其角色、目标和可用工具，然后将这些各具专长的智能体组织成一个“团队”（Crew），去自主执行复杂的任务。

CrewAI 的优势体现在其灵活的协作流程控制能力上，它不仅支持智能体之间的任务委派和信息共享，还能实现顺序、并行等多种复杂的任务执行逻辑。作为一个完全开源的框架，CrewAI 允许开发者与任意大语言模型和外部工具进行集成，提供了无与伦比的可定制性，是构建定制化、高复杂度多智能体系统的理想选择。

④ Dify

推荐指数：★★★★☆

Dify 是一个领先的开源大语言模型（LLM）应用开发平台，它为开发者提供了一整套从开发到运营的完整工具链，旨在快速构建生产级别的生成式 AI 应用。Dify 不仅能轻松创建简单的聊天机器人，其更为强大的能力体现在对智能体（Agent）工作流的可视化编排上。

Dify 的“工作流”（Workflow）功能是其核心亮点，它提供了一个极其直观的拖拽式界面，让开发者可以通过自由连接不同的功能节点（如大模型、代码、知识库、API 调用等）来构建出逻辑复杂的智能体应用。此外，Dify 还内置了强大的 RAG（检索增强生成）引擎和全面的应用可观测性工具，真正覆盖了 AI 应用从诞生到成熟的全生命周期。

⑤ UiPath

推荐指数：★★★★☆

作为全球机器人流程自动化（RPA）领域的公认领导者，UiPath 近年来积极拥抱人工智能，将其行业领先的 RPA 能力与前沿的 AI 智能体技术深度结合，推出了一个全面的企业级自动化平台。UiPath 的独特之处在于，它将 AI 智能体的“认知大脑”与 RPA 机器人的“执行手脚”实现了完美协同。

AI 智能体负责理解非结构化数据、进行复杂的认知决策，而 RPA 机器人则负责在企业现有的各种软件应用（如 SAP、Salesforce、Excel 等）之间执行具体、精准的操作。这种强大的结合使得自动化能够覆盖从前端用户交互到后端数据处理的完整业务流程，为希望在现有 IT 架构基础上系统性提升运营效率的大中型企业，提供了一个成熟、可靠的解决方案。

多智能体协同如何实现？

当单个 AI 智能体的能力不足以应对极其复杂的任务时，多智能体协同（Multi-Agent Collaboration）便应运而生。这种模式模仿了人类团队的工作方式，让多个拥有不同专长和角色的 AI 智能体协同作战，共同完成一个宏大的目标。

以前面提到的“博思 AI 超级智能体”为例，它为多智能体协同提供了一个绝佳的实践平台。在一个项目中，你可以像组建一个项目团队一样，从其内置的智能体商店中挑选成员。

比如，你需要策划一场市场活动，可以先召唤“报告”智能体来搜集竞品信息和用户画像，然后让“头脑风暴”智能体基于这些信息生成创意点子，接着由“文案大师”智能体撰写宣传文案，同时“海报设计”智能体负责制作海报。这些智能体在同一个画布上共享信息、接力工作，最终高效地完成整个活动策划。这种可视化的协同方式，不仅提升了效率，更激发了每个人的创造力。

多智能体协同-boardmix

值得一提的是，博思 AI 还整合了多个国内主流的 AI 大语言模型，包括 DeepSeek、豆包和通义大模型，在使用博思 AI 的过程中，可点击输入框左下角的“默认模型”，一键切换到其他的 AI 大模型，免去在不同 AI 模型之间来回横跳。

自由切换AI大模型

智能体常见的使用场景有哪些？

AI 智能体的应用潜力几乎是无限的，它们正逐步渗透到工作和生活的方方面面。在企业运营中，智能体可以作为“虚拟员工”，7x24 小时不间断地处理客户咨询、管理订单、分析财务数据。

在软件开发领域，AI 智能体可以辅助甚至独立完成代码编写、调试、测试和部署，极大地提高了开发效率。对于个人用户而言，智能体可以化身为私人助理，帮助你规划国庆旅行攻略、管理日程、筛选信息、撰写邮件。从电商零售的个性化导购，到医疗领域的辅助诊断，再到教育行业的个性化学习导师，AI 智能体的身影无处不在，它们正在以一种全新的方式，重塑着我们与数字世界的交互体验。

智能体和 AI 的区别？

很多人会将智能体与 AI 混为一谈，但实际上两者存在着关键的区别。传统的 AI，特别是我们熟悉的许多生成式 AI 应用，更多时候扮演的是一个“被动响应者”的角色。你提出一个问题或指令，它给出一个答案或结果。它的工作模式是“一问一答”式的。

而 AI 智能体则是一个“主动执行者”。它不仅仅是回答问题，更是为了完成一个目标而主动采取行动。当你给智能体设定一个目标（例如，“帮我预订下周去上海出差的机票和酒店”），它会自主地将这个复杂任务分解成一系列子任务（查询航班、比较价格、查询酒店、确认时间、完成预订），并依次执行，直到最终目标达成。在这个过程中，它可能会与外部工具（如订票网站 API）进行交互，并根据环境变化（如机票售罄）动态调整计划。所以，自主性、规划能力和执行能力，是区分 AI 智能体与一般 AI 工具的核心。

如何创建 AI 智能体？

创建一个 AI 智能体听起来可能很复杂，但随着相关平台和框架的成熟，这个过程正变得越来越容易。通常，创建 AI 智能体的过程可以分为几个步骤：

1.定义目标与角色：明确你希望智能体完成什么任务，以及它在这个任务中扮演的角色。例如，是作为一名“客户服务代表”，还是一个“数据分析专家”。

2.选择合适的平台或框架：根据你的技术背景和需求，选择一个合适的工具。对于非开发者，可以选择像博思 AI 超级智能体这样开箱即用的一站式 AI 平台；对于开发者，则可以选择像 CrewAI 或 Dify 这样的开源框架。

3.配置大模型“大脑”：为你的智能体选择一个强大的大语言模型作为其思考和决策的核心。不同的模型有不同的特点和成本，你需要根据任务需求进行选择。

4.赋予工具和知识：为智能体配备完成任务所需的工具（如访问网络、调用 API、读写文件等），并为其提供相关的专业知识库，以便它能做出准确的判断。

5.设计工作流程与测试：规划智能体的工作流程，即它应该如何一步步地完成任务。然后通过反复测试和迭代，不断优化它的表现，直到它能够稳定、可靠地完成目标。

智能体的未来发展趋势与挑战

在可预见的未来，AI 智能体的发展呈现出几个清晰的趋势。一方面，智能体的“自主性”和“通用性”将不断增强，它们将能够处理越来越开放和复杂的现实世界问题，逐步向通用人工智能（AGI）的终极目标迈进。另一方面，多智能体协同将成为主流，由海量智能体组成的复杂系统将深度融入社会生产和生活的方方面面，形成一个庞大的“智能体经济”。

然而，通往未来的道路也伴随着挑战。安全性是首要问题，如何确保高度自主的智能体始终在可控的范围内行动，避免其行为对人类社会带来的潜在风险，是一个亟待解决的技术和伦理难题。可解释性同样重要，当智能体做出一个重要决策时，我们需要能够理解它背后的逻辑，否则我们将难以信任和依赖这些“黑箱”系统。除此之外，智能体的大规模应用可能对就业市场带来冲击，如何应对这种结构性变化，需要社会各界共同思考和准备。

写在最后

从被动响应的工具，到主动执行的伙伴，AI 智能体正在引领人工智能领域发生一场深刻的范式转移。它们不仅仅是技术的延伸，更是一种全新的生产力、一种全新的交互方式。不论是赋能企业实现高效的自动化操作，还是帮助个人从繁杂的事务中解放出来，智能体都展现出了巨大的潜力。当然，这项技术的发展仍处于早期阶段，机遇与挑战并存。但可以肯定的是，一个由无数 AI 智能体协同共生的新模式正加速到来。理解智能体、拥抱智能体，将是我们在即将到来的智能时代中，保持领先的关键一步。

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